#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Python version: 3.6

import argparse

def args_parser():
    parser = argparse.ArgumentParser()

    # federated arguments
    # epochs训练轮次，在多次实验后，目前的模型在100个epoch左右就能达到85%左右的准确率，不建议修改
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help="rounds of training")
    # 客户端数量，可以根据情况调整
    parser.add_argument('--num_users', type=int, default=3, help="number of users: K")
    # 选取百分之多少的客户端用于训练，在代码中和num_users相乘得到选取用于训练的客户端数量
    parser.add_argument('--frac', type=float, default=0.2, help="the fraction of clients: C")
    parser.add_argument('--local_ep', type=int, default=5, help="the number of local epochs: E")
    parser.add_argument('--local_bs', type=int, default=10, help="local batch size: B")
    # batch size不建议修改，也是多次调参得出来比较稳定的
    parser.add_argument('--bs', type=int, default=48, help="test batch size")
    # 初始学习率不建议修改，对训练影响较大，在加了激励机制后会在训练过程中会动态调整
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help="learning rate")
    parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5, help="SGD momentum (default: 0.5)")
    parser.add_argument('--split', type=str, default='user', help="train-test split type, user or sample")

    # model arguments
    # 模型名称，不建议修改，已经设置好了
    parser.add_argument('--model', type=str, default='en', help='model name')
    parser.add_argument('--n_layers_train', type=int, default=8, help='last n_layers_train layers will be trained')
    parser.add_argument('--kernel_num', type=int, default=9, help='number of each kind of kernel')
    parser.add_argument('--kernel_sizes', type=str, default='3,4,5',
                        help='comma-separated kernel size to use for convolution')
    parser.add_argument('--norm', type=str, default='batch_norm', help="batch_norm, layer_norm, or None")
    parser.add_argument('--num_filters', type=int, default=32, help="number of filters for conv nets")
    parser.add_argument('--max_pool', type=str, default='True',
                        help="Whether use max pooling rather than strided convolutions")

    # other arguments
    # 数据集名称，不建议修改，已经设置好了
    parser.add_argument('--dataset', type=str, default='FL_dd', help="name of dataset")
    parser.add_argument('--iid', action='store_true', help='whether i.i.d or not')
    # num_classes，我们是10分类任务，就设置为10
    parser.add_argument('--num_classes', type=int, default=10, help="number of classes")
    parser.add_argument('--num_channels', type=int, default=3, help="number of channels of imges")
    # 使用cpu还是gpu
    parser.add_argument('--gpu', type=int, default=0, help="GPU ID, -1 for CPU")
    parser.add_argument('--stopping_rounds', type=int, default=10, help='rounds of early stopping')
    parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='verbose print')
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, help='random seed (default: 1)')
    parser.add_argument('--all_clients', action='store_true', help='aggregation over all clients')
    args = parser.parse_args()
    return args
